AI Token กำลังเป็นที่เข้าใจได้อย่างไร? เปรียบเทียบจากตลาด GPU ไปจนถึง Execution Layer

สำหรับนักพัฒนา AI หลายคน ปัญหาที่แท้จริงมักไม่ได้อยู่ที่โค้ด แต่กลับอยู่บนใบแจ้งหนี้

การฝึกโมเดลต้องใช้ GPU การปรับใช้และการอนุมานก็ต้องพึ่งพา GPU เช่นกัน แต่เมื่อพลังการคำนวณถูกกระจุกตัวอยู่ในมือของแพลตฟอร์มไม่กี่แห่งเป็นเวลานาน นักพัฒนามักต้องเผชิญกับต้นทุนที่สูง ตารางเวลาที่ไม่แน่นอน และลำดับความสำคัญของทรัพยากรที่อาจถูกปรับเปลี่ยนได้ตลอดเวลา เมื่อเวลาผ่านไป พลังการคำนวณเองก็ค่อยๆ วิวัฒนาการกลายเป็นอุปสรรคที่มองไม่เห็นแต่มีอยู่จริง

ในกรอบการเล่าเรื่อง AI ที่กว้างขึ้น (ซึ่งได้มีการพูดคุยกันก่อนหน้านี้ในการวิเคราะห์โดยรวมของโซน AI ของ XT) ชั้นโครงสร้างพื้นฐานกำลังปรับเปลี่ยนวิธีการกระจายมูลค่าอย่างเงียบๆ การเกิดขึ้นของตลาดพลังการคำนวณ AI เป็นการตอบสนองต่อความเป็นจริงนี้ มันพยายามเชื่อมต่อทรัพยากร GPU ที่กระจายอยู่ทั่วโลกใหม่ผ่านวิธีการแบบกระจายศูนย์ ทำให้พลังการคำนวณไม่เป็นของเพียงผู้เข้าร่วมแบบรวมศูนย์ไม่กี่รายอีกต่อไป ไม่ว่าจะเป็นการรวมพลังการคำนวณที่ io.net (IO) เน้นย้ำ หรือระบบนิเวศโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบหลายชั้นที่ Phoenix Global (PHB) สร้างขึ้น ต่างก็กำลังตอบคำถามเดียวกัน: พลังการคำนวณสามารถถูกจัดระเบียบใหม่เหมือนตลาดได้หรือไม่ และไม่ถูกผูกขาดอีกต่อไป?

TL;DR สรุปอย่างรวดเร็ว

• พลังการคำนวณ GPU ได้กลายเป็นคอขวดเชิงโครงสร้างที่จำกัดการพัฒนาอุตสาหกรรม AI
• ตลาดพลังการคำนวณ AI พยายามส่งเสริมการกระจายศูนย์ของอุปทาน GPU ผ่านกลไกแบบเปิด
• IO, RLC และ PHB แสดงถึงเส้นทางโครงสร้างตลาดพลังการคำนวณประเภทต่างๆ
• เมื่อเทียบกับ "ปริมาณพลังการคำนวณ" แล้ว อัตราการใช้ประโยชน์ ความเสถียร และกลไกความไว้วางใจมีความสำคัญยิ่งกว่า
• ก่อนมีส่วนร่วมกับสินทรัพย์ที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ความเข้าใจเชิงโครงสร้างควรมาก่อนการตัดสินจากเรื่องเล่า

ทำไมพลังการคำนวณกำลังกลายเป็นคอขวดใหม่ของตลาด AI

ในระยะเริ่มต้นของการพัฒนา AI ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีถูกขับเคลื่อนหลักโดยความสามารถของโมเดลที่แข็งแกร่งขึ้นและข้อมูลที่หลากหลายขึ้น แต่ในปัจจุบัน ปัจจัยจำกัดที่แท้จริงได้เปลี่ยนไปแล้ว ไม่ว่าจะเป็นการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ หรือการปรับใช้การอนุมานในระดับใหญ่ ล้วนพึ่งพาพลังการคำนวณ GPU ที่ต่อเนื่องและเสถียรอย่างสูง และอัตราการเติบโตของความต้องการพลังการคำนวณกำลังเร็วกว่าการขยายตัวของอุปทานอย่างเห็นได้ชัด

ปัจจุบัน ทรัพยากร GPU ระดับสูงส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในมือของผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์ไม่กี่ราย โดยเฉพาะในตลาดระดับองค์กรที่เห็นได้ชัดเจน โครงสร้างการรวมศูนย์นี้กำลังก่อให้เกิดผลกระทบต่อเนื่องเป็นชุด:

• อำนาจในการกำหนดราคาถูกควบคุมโดยฝั่งแพลตฟอร์มในระยะยาว
• ทรัพยากรพลังการคำนวณถูกจัดสรรให้กับลูกค้ารายใหญ่และลูกค้าที่มีวุฒิภาวะเป็นลำดับแรก
• ความพร้อมใช้งานตามภูมิภาคของ GPU ประสิทธิภาพสูงมีความแตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ ทีม AI ขนาดกลางและขนาดเล็ก นักพัฒนาอิสระ และโครงการระยะเริ่มต้น มักต้องแบกรับต้นทุนที่สูงขึ้น หรือเผชิญกับปัญหาการเข้าถึงพลังการคำนวณที่ถูกจำกัด พลังการคำนวณเองกำลังวิวัฒนาการกลายเป็นกำแพงกั้นการแข่งขันแบบแฝง ความสามารถในการได้รับทรัพยากร GPU อย่างเสถียรและต้นทุนต่ำ กำลังกำหนดความเป็นไปได้ในการนำไปใช้จริงและการขยายขนาดของผลิตภัณฑ์ AI มากขึ้นเรื่อยๆ

ในบริบทของความไม่สมดุลเชิงโครงสร้างนี้เอง ตลาดพลังการคำนวณ AI จึงเริ่มปรากฏขึ้น พวกเขาพยายามบรรเทาการพึ่งพาแพลตฟอร์มรวมศูนย์เพียงแหล่งเดียว โดยเสนอเส้นทางในการเข้าถึงพลังการคำนวณที่แตกต่างจากบริการคลาวด์แบบดั้งเดิม เพื่อเปิดโอกาสให้กับอุปทานพลังการคำนวณมากขึ้น

ตลาดพลังการคำนวณ AI คืออะไร

ตลาดพลังการคำนวณ AI เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงอุปทานพลังการคำนวณ GPU กับโหลดงาน AI ผ่านกลไกการประสานงานแบบตลาด แทนที่จะพึ่งพาผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์เพียงรายเดียวในการจัดสรรพลังการคำนวณ

จากโครงสร้างโดยรวม แพลตฟอร์มประเภทนี้รวบรวมผู้เข้าร่วมหลักสองประเภท:

• ผู้จัดหาพลังการคำนวณ: รวมถึงศูนย์ข้อมูล องค์กร นักขุด หรือบุคคลที่มีพลังการคำนวณที่ไม่ได้ใช้งาน
• ผู้ต้องการพลังการคำนวณ: รวมถึงทีมสตาร์ทอัพ AI สถาบันวิจัย ผู้ให้บริการอนุมาน และนักพัฒนาโมเดล

ในตลาดพลังการคำนวณ ชั้นแพลตฟอร์มมีหน้าที่ค้นพบ กำหนดราคา จัดสรร และชำระเงินสำหรับทรัพยากรพลังการคำนวณ แตกต่างจากบริการคลาวด์แบบดั้งเดิม โครงสร้างพื้นฐานไม่ถูกผูกขาดโดยหน่วยงานเดียวอีกต่อไป สิทธิ์ในฮาร์ดแวร์ การดำเนินงานภารกิจ และอำนาจในการกำหนดราคาถูกแยกออกและจัดสรรใหม่

ในกระบวนการนี้ โทเคนอาจทำหน้าที่หลายบทบาท เช่น:

• ใช้สำหรับการชำระเงินสำหรับการใช้พลังการคำนวณ
• เป็นเครื่องมือควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง
• ใช้เพื่อประสานแรงจูงใจระหว่างฝั่งอุปทานและความต้องการ

แต่สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ ความสำคัญของโทเคนในแพลตฟอร์มต่างๆ ขึ้นอยู่กับการออกแบบโครงสร้างเฉพาะ ไม่มีมาตรฐานที่เหมือนกัน

จากมุมมองของแพลตฟอร์มการซื้อขายและโครงสร้างตลาด ตลาดพลังการคำนวณ AI เป็นหมวดหมู่โครงสร้างพื้นฐานอิสระประเภทหนึ่ง พวกเขาไม่ใช่แอปพลิเคชัน AI หรือผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภค ค่าพื้นฐานหลักอยู่ที่ความสามารถในการประสานความสัมพันธ์ระหว่างอุปทานและความต้องการพลังการคำนวณอย่างต่อเนื่องและเสถียรในสถานการณ์ที่มีการขยายขนาด

ตลาด GPU แบบกระจายศูนย์ทำงานอย่างไร

แม้ว่าเส้นทางการดำเนินการเฉพาะจะแตกต่างกัน แต่ตลาดพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์ส่วนใหญ่มักจะดำเนินการตามลำดับชั้นโครงสร้างที่ค่อนข้างสอดคล้องกัน การเข้าใจจุดเน้นของโครงการภายในโครงสร้างนี้ เป็นปัจจัยสำคัญที่ไม่ควรละเลยเมื่อประเมินโทเคนพลังการคำนวณ AI

ชั้นอุปทาน (Supply Layer)

ในชั้นอุปทาน แพลตฟอร์มมีหน้าที่เชื่อมต่อทรัพยากร GPU จากผู้จัดหาพลังการคำนวณแบบกระจาย ยกตัวอย่างเช่น Akash Network โดยการรวบรวมพลังการคำนวณที่ไม่ได้ใช้งานจากผู้ดำเนินการอิสระทั่วโลก แปลงทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่เดิมกระจัดกระจายและไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ ให้เป็นพูลพลังการคำนวณแบบเปิดที่นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ได้โดยตรง

ชั้นตลาด (Marketplace Layer)

หน้าที่หลักของชั้นตลาดคือการจับคู่งานคำนวณเฉพาะกับ GPU ที่พร้อมใช้งาน Render Network แสดงให้เห็นรูปแบบทั่วไปของกลไกนี้ โดยการประสานงานผ่านเครือข่ายเพื่อจัดสรรงาน GPU ตามดัชนีความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพของโหนด แทนที่รูปแบบการจัดสรรแบบรวมศูนย์ดั้งเดิม

ชั้นการดำเนินการ (Execution Layer)

ในชั้นการดำเนินการ งานคำนวณทำงานในสภาพแวดล้อมที่แยกจากกัน io.net เน้นการประสานโหลดงาน AI บนโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่ต่างกันผ่านการดำเนินการแบบคอนเทนเนอร์และระบบการจัดสรรแบบรวม พร้อมทั้งรับประกันการแยกตัวและความเสถียรระหว่างงานต่างๆ

ชั้นการชำระเงิน (Settlement Layer)

ชั้นการชำระเงินใช้สำหรับวัดการใช้พลังการคำนวณและประสานการชำระเงินให้เสร็จสิ้น Golem ให้ตัวอย่างการชำระเงินตามปริมาณการใช้จริง แพลตฟอร์มจ่ายค่าตอบแทนให้ผู้จัดหาพลังการคำนวณตามสถานะการทำงานของงาน แทนที่จะอิงตามขนาดพลังการคำนวณที่ประกาศไว้ล่วงหน้า ทำให้แรงจูงใจสอดคล้องกับผลลัพธ์การส่งมอบจริงมากขึ้น

io.net (IO): ตลาดพลังการคำนวณ GPU ที่เน้นการรวมเป็นศูนย์กลาง

io.net (IO) แสดงถึงเส้นทางตลาดพลังการคำนวณ AI ที่ให้ความสำคัญกับการรวมพลังการคำนวณเป็นอันดับแรก แนวคิดหลักคือการรวมทรัพยากร GPU ที่กระจายตัวในวงกว้าง และนำเสนอความสามารถในการคำนวณเหล่านี้ต่อฝั่งความต้องการในลักษณะที่ใกล้เคียงกับบริการคลาวด์

การออกแบบนี้ให้ความสำคัญกับประสบการณ์การใช้งานเป็นอย่างสูง นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องติดต่อกับผู้จัดหาฮาร์ดแวร์แต่ละรายแยกกัน เพื่อเรียกใช้ทรัพยากรพลังการคำนวณได้โดยตรง ซึ่งช่วยลดอุปสรรคในการใช้งานอย่างมีนัยสำคัญ และเร่งจังหวะการเชื่อมต่อและการปรับใช้

ข้อได้เปรียบหลักของโมเดลนี้ ได้แก่:

• การจัดสรรและการส่งมอบพลังการคำนวณเร็วขึ้น
• ประสบการณ์การใช้งานใกล้เคียงกับบริการคลาวด์แบบดั้งเดิม ต้นทุนการเรียนรู้ต่ำ
• มีโอกาสเข้าถึงพูลอุปทานพลังการคำนวณที่มีการขยายขนาดและรวมศูนย์

ในขณะเดียวกัน โมเดลการรวมก็ได้นำความสัมพันธ์การพึ่งพาใหม่เข้ามา คุณภาพของผู้จัดหาพลังการคำนวณ ความเสถียรของการทำงานของโหนด และความเต็มใจในการมีส่วนร่วมในระยะยาว ล้วนส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพการบริการโดยรวม นอกจากนี้ โมเดลพลังการคำนวณแบบรวมจะสามารถรักษาความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจได้ก็ต่อเมื่อมีความต้องการจริงอย่างต่อเนื่องเท่านั้น